Explicação dos dados do Global Forest Watch sobre a perda de cobertura arbórea de 2024  

Novos dados de perda de cobertura arbórea do laboratório GLAD da Universidade de Maryland (University of Maryland, UMD) e disponíveis no Global Forest Watch (GFW) mostram que os incêndios foram responsáveis por um aumento recorde na perda de floresta primária tropical úmida em 2024. Este ano, observamos algumas diferenças nas estimativas entre os dados da UMD e outras fontes, incluindo estimativas oficiais de sistemas de monitoramento nacionais. Comparamos as estimativas do Brasil, da Indonésia e de todos os trópicos. O que os dados da UMD medem, o que há de diferente este ano e como eles se comparam a essas outras estimativas oficiais de desmatamento? Aqui está o que você precisa saber sobre os novos dados. 

O que a perda de cobertura arbórea mede e como ela difere do desmatamento?

Os dados de perda de cobertura arbórea da UMD capturam os distúrbios na vegetação lenhosa com pelo menos cinco metros de altura nos anos civis entre 2001 e 2024. Isso inclui a mortalidade ou a remoção de árvores em florestas naturais, bem como em plantações de fibra de madeira ou de árvores. No entanto, os dados de florestas primárias tropicais úmidas que usamos para filtrar a perda nos trópicos incluem florestas tropicais naturais maduras e excluem plantações, cultivos de árvores e florestas secundárias jovens, não concentrando nossa análise na perda relacionada a ciclos de colheita ou manejo. A perda de cobertura pode ser devido a causas humanas ou naturais, permanente ou temporária. 

O desmatamento é diferente, pois normalmente se refere a uma mudança de longo prazo causada pelo homem, de floresta para outro uso da terra. Algumas formas de perda de cobertura arbórea, como a conversão de uma floresta natural em terras agrícolas, são amplamente consideradas como desmatamento, enquanto outras formas de perda de cobertura arbórea, como a extração de madeira em florestas plantadas ou distúrbios naturais, geralmente não são consideradas. Leia mais sobre as diferenças aqui. A perda de cobertura arbórea, seja desmatamento ou não, pode ser legal ou ilegal. 

Em alguns casos, como no Targets Tracker de Desmatamento e Restauração no Global Forest Review, usamos um indicador para desmatamento. Esse indicador usa dados sobre os fatores que provocam a perda de cobertura arbórea e inclui as perdas decorrentes do cultivo de rotação em florestas primárias tropicais úmidas e todas as perdas de cobertura arbórea (dentro e fora das florestas primárias tropicais úmidas) decorrentes de agricultura permanente, hard commodities (infraestrutura de mineração ou energia) e assentamentos e infraestrutura. As perdas temporárias, como as decorrentes de incêndios ou atividades madeireiras, não estão incluídas.  

O que a perda de cobertura arbórea causada por incêndios inclui? 

Os dados da UMD sobre perda de cobertura arbórea devido a incêndios distinguem perdas causadas por incêndios de todas as outras perdas de cobertura arbórea usando um modelo para classificar a probabilidade de perda devido a incêndios para cada pixel de perda de cobertura arbórea de 30 metros. Os dados de perda de cobertura arbórea devido a incêndios incluem incêndios naturais ou provocados pelo homem que resultam em perda direta de cobertura de copa das árvores. Os dados capturam incêndios florestais, incêndios usados para limpar a terra para outro uso e incêndios intencionais que resultam em perda de cobertura arbórea (incluindo incêndios escapados iniciados por humanos para fins relacionados à agricultura, caça, recreação ou incêndio criminoso). Os casos em que as árvores são derrubadas pela primeira vez e a vegetação residual é queimada posteriormente não estão incluídos, pois o fator inicial de perda é a remoção mecânica.  

Esses dados nos permitem entender melhor como incêndios afetaram a perda de cobertura arbórea em 2024. Por exemplo, foi o ano mais quente já registrado e a América Latina passou por uma seca generalizada, o que criou condições quentes e secas que alimentaram a propagação de incêndios em toda a região. Fora dos trópicos, Canadá e Rússia sofreram grandes perdas devido a incêndios. Saiba mais sobre nossas descobertas dos dados de 2024 aqui 

Nos trópicos úmidos, os incêndios não ocorrem naturalmente e quase sempre são provocados pelo homem. Os incêndios geralmente não resultam em uma mudança permanente no uso da terra, e as florestas podem se recuperar após os incêndios; no entanto, os efeitos combinados da mudança climática e da conversão de florestas para outros usos da terra, como a agricultura, como condições mais quentes e secas, podem dificultar essa recuperação e aumentar o risco de futuros incêndios. 

Como a perda de cobertura arbórea obtida dos dados da UMD se compara a outras estimativas? 

Brasil – PRODES

Os dados do PRODES, o sistema oficial de monitoramento de florestas para a Amazônia do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) do Brasil, e os dados da UMD têm diferenças em suas definições e metodologias que são importantes de entender ao compará-los. O PRODES mede o desmatamento de corte raso maiores que 6,25 hectares (ha), enquanto a UMD captura qualquer tipo de perda, tanto natural quanto causada pelo homem, maior que 0,09 ha de todas as árvores com mais de cinco metros de altura. Essas duas medidas são importantes e nos ajudam a entender como as florestas estão mudando, pois o desmatamento, as queimadas e os pequenos distúrbios no dossel florestal podem causar impactos no clima, na biodiversidade e nos serviços de ecossistema.  

Outra diferença importante é que os dois conjuntos de dados abrangem períodos de observação diferentes. Enquanto o PRODES inclui os 12 meses entre agosto e julho de cada ano (o último ano de observação é de agosto de 2023 a julho de 2024), os dados da UMD incluem o ano civil (janeiro a dezembro de 2024).  

Além disso, o INPE possui sistemas que monitoram e informam especificamente sobre incêndios (dentro e fora das florestas). Por exemplo, o Programa Queimadas do INPE monitora incêndios ativos e áreas queimadas. Os alertas DETER do INPE, que rastreiam o desmatamento e a degradação diariamente, separam os alertas relacionados a incêndios florestais de outras formas de degradação e do desmatamento. 

Para ver como os resultados dos dois conjuntos de dados se comparam, tomamos algumas medidas para levar em conta essas diferenças. Primeiro, separamos a perda de cobertura arbórea devido a incêndios nos dados de perda de florestas primária da UMD que, por definição, não seriam incluídos nos dados do PRODES. Isso resultou em estimativas mais próximas entre os dois conjuntos de dados, embora eles ainda mostrem tendências diferentes para o último ano de dados: enquanto o PRODES estima uma redução de 31% no desmatamento na Amazônia brasileira entre 2023 e 2024, a perda de floresta primária não relacionada a incêndios da UMD mostra um aumento de 13%.  

Em segundo lugar, levamos em conta a unidade mínima de mapeamento de 6,25 ha usada pelo PRODES. Aplicamos uma unidade de mapeamento mínima de 6,25 ha à perda anual de florestas primárias não relacionada a incêndios da UMD para separar as áreas de perda em áreas menores que 6,25 ha e maiores ou iguais a 6,25 ha. Ao levar em conta o tamanho dessas áreas, as perdas de florestas primárias não relacionadas a incêndio da UMD maiores ou iguais a 6,25 ha diminuíram em 2% entre 2023 e 2024, mostrando uma tendência de queda como os dados do PRODES; por outro lado, as perdas de florestas primárias não relacionadas a incêndios menores que 6,25 ha aumentaram em 30% entre 2023 e 2024.  

Dados da UMD e do PRODES na Amazônia Legal 

Outras diferenças entre os dois conjuntos de dados provavelmente se devem às diferenças na metodologia usada para detectar mudanças e às diferenças nos períodos de observação. No caso das diferenças metodológicas, os dados da UMD são produzidos por meio de um algoritmo automatizado para detectar mudanças na escala de pixels de 30 metros, enquanto os dados do PRODES são produzidos por meio da interpretação visual manual de imagens de satélite. No caso dos diferentes períodos de observação, o período do PRODES termina em julho, pouco antes do auge da estação seca na Amazônia, que vai de junho a novembro e tende a apresentar maior desmatamento e atividade de incêndios. Assim, os dados do PRODES podem não incluir perdas capturadas nos dados da UMD no final do ano. Por exemplo, os alertas do DETER do governo brasileiro que rastreiam o desmatamento e a degradação diariamente captam picos de desmatamento, degradação florestal e atividade de incêndios (inclusive dentro e fora das florestas) durante a estação seca.  

Brasil – MapBiomas 

O MapBiomas Brasil é uma rede colaborativa de ONGs, universidades e startups de tecnologia que desenvolvem mapas anuais de cobertura e uso da terra, além de diversos produtos mensais de monitoramento e alerta. Desde 2019, a rede pública relatórios anuais sobre o desmatamento no país por meio de uma iniciativa chamada MapBiomas Alerta. Os dados são produzidos através da combinação de dados de alerta de desmatamento provenientes de diversos sistemas de monitoramento independentes (por exemplo, SAD) e oficiais (por exemplo, DETER e PRODES), sendo posteriormente validados e refinados por meio de interpretação visual com imagens de satélite de alta resolução. 

Os dados do MapBiomas Alerta e da UMD têm diferenças importantes em suas definições e metodologias, o que impacta diretamente a forma como mensuram a perda de floresta no Brasil. Os dados do MapBiomas concentram-se exclusivamente na remoção completa da vegetação nativa — incluindo florestas, cerrado e campos — e exclui perdas causadas por incêndios, corte seletivo e outros tipos de perturbações parciais. Já os dados da UMD abrangem todos os tipos de perda de cobertura arbórea superiores a 0,09 hectares, independentemente do fator de perturbação, sejam eventos naturais ou provocados por ações humanas. Além disso, o UMD utiliza um algoritmo totalmente automatizado para detectar alterações, enquanto o MapBiomas realiza uma verificação visual e o refinamento dos alertas, a partir de diferentes sistemas de monitoramento que empregam métodos variados de deteção. 

Primeiramente, utilizamos um limiar de 10% de densidade de copa — em vez do padrão de 30% geralmente aplicado na análise de outros países — para contemplar perdas em ecossistemas brasileiros com cobertura arbórea mais esparsa, os quais estão incluídos nos dados do MapBiomas. Também utilizamos as classes de vegetação nativa do mapa de uso e cobertura da terra do MapBiomas Brasil 2022 como linha de base para a análise. Em seguida, aplicamos nossos dados atualizados sobre os fatores de perda de cobertura arbórea para isolar perdas associadas ao corte de árvores e a incêndios florestais, que não são contabilizadas pelo MapBiomas. 

Após a exclusão das áreas de perda de cobertura arbórea atribuídas ao corte de árvores e aos incêndios, os dados da UMD indicam um pequeno aumento na perda entre 2023 e 2024. Com esses ajustes, as estimativas da UMD se aproximam, em termos de magnitude, dos resultados apresentados pelo MapBiomas. 

Como o MapBiomas não considera a perda florestal causada por incêndios — fenômeno cada vez mais frequente no Brasil —, ele acaba subestimando uma parcela crescente das mudanças florestais no país. Assim, a combinação dos dois conjuntos de dados pode oferecer uma visão mais abrangente e precisa sobre a dinâmica da cobertura florestal no território brasileiro. 

Indonésia – SIMONTANA

Assim como no caso do PRODES, há várias diferenças importantes entre os dados oficiais de desmatamento fornecidos pelo Ministério das Florestas da Indonésia, por meio do Sistema Nacional de Monitoramento Florestal (SIMONTANA), e os dados da UMD, que devem ser considerados ao comparar os dois. O SIMONTANA define desmatamento como a conversão de florestas primárias, secundárias ou plantadas (por exemplo, papel e celulose) em áreas não florestais, usando uma área mínima de 6,25 ha. Os dados são produzidos por meio de inspeção visual manual de imagens de satélite. O SIMONTANA usa um período de observação de julho a junho (o último ano de observação foi de julho de 2023 a junho de 2024) em vez do ano civil. 

Para 2024, o SIMONTANA estimou um desmatamento bruto de 216.200 ha, um aumento em relação aos 133.800 ha em 2023. Os dados também levam em conta o reflorestamento (40.800 ha) para relatar um desmatamento líquido de 175.400 ha em 2024.  Os dados da UMD, por outro lado, estimam 258.800 de perda de floresta primária em 2024, uma estimativa maior do que a do SIMONTANA e uma redução de 11% em relação a 2023.  

Para comparar melhor os dados da UMD e do SIMONTANA, usamos o mapa de cobertura da terra do SIMONTANA de 2021 como linha de base e aplicamos uma unidade de mapeamento mínima de 6,25 ha aos dados de perda de floresta primária tropical da UMD. A perda total de floresta primária tropical da UMD em 2024 nas classes de floresta do SIMONTANA foi de 189.500 hectares, o que é próximo porém ligeiramente inferior à estimativa de desmatamento bruto do SIMONTANA de 216.200 ha, mas, ainda assim, uma redução em relação a 2023.  

A diferença nos períodos de observação pode explicar a diferença nas tendências entre 2023 e 2024 nos dois conjuntos de dados. A análise dos alertas de desmatamento integrados disponíveis no GFW em florestas primárias tropicais na Indonésia oferece uma indicação do momento e da magnitude dos distúrbios ao longo do ano. Os alertas de desmatamento integrados do GFW mostraram um aumento de 6% na contagem total de alertas entre julho de 2022 e junho de 2023 em comparação com julho de 2023 e junho de 2024 (correspondendo aos períodos de observação do SIMONTANA), mas uma redução de 10% na contagem total de alertas entre os anos civis de 2023 e 2024 (correspondendo ao período de observação da UMD).  

Alertas integrados de desmatamento em florestas primárias tropicais na Indonésia 

Indonésia – Auriga Nusantara

A Auriga Nusantara é uma organização ambiental sem fins lucrativos da Indonésia que monitora as mudanças na cobertura florestal do país e coordena a iniciativa MapBiomas. A organização monitora e relata a perda de cobertura florestal natural, que inclui florestas primárias e secundárias, mas exclui plantações de madeira e florestas plantadas. Os dados são produzidos pela combinação de suspeitas de desmatamento obtidas de alertas de desmatamento da UMD e a detecção de mudanças usando imagens de satélite Planet de 5 metros e realizando inspeção visual de polígonos maiores que 1 ha para verificar se houve desmatamento.  

Como os outros conjuntos de dados discutidos neste blog, os dados da Auriga Nusantara e os dados da UMD usam métodos diferentes e, nesse caso, fontes de imagens de satélite diferentes que têm resoluções espaciais diferentes, o que pode levar a diferenças nas estimativas. 

As estimativas dos dados da Auriga Nusantara e dos dados da UMD estão alinhadas de modo geral: A Auriga Nusantara estimou 261.600 ha de desmatamento, um pouco mais do que os 258.800 ha de perda de floresta primária tropical detectados pelos dados da UMD. No entanto, a Auriga Nusantara relata um aumento de 2% no desmatamento entre 2023 e 2024, enquanto os dados da UMD mostram uma redução de 11%.  As diferentes tendências podem ser devidas aos diferentes métodos que resultam em pequenas diferenças nas estimativas entre os anos. Por exemplo, há uma variação entre os dois conjuntos de dados no ano de atribuição para os mesmos eventos de perda: sobrepusemos os dois conjuntos de dados e descobrimos que aproximadamente 10% da área de desmatamento de 2024 da Auriga Nusantara foi detectada como perda em 2023 pelos dados da UMD, enquanto aproximadamente 6% da área de desmatamento de 2023 da Auriga Nusantara foi detectada como perda em 2024 pelos dados da UMD.  

Floresta Tropical Úmida do JRC 

Os dados de Floresta Tropical Úmida (Tropical Moist Forest, TMF) do Joint Research Center (JRC) da Comissão Europeia monitora as mudanças florestais nos trópicos. Assim como os dados de perda de cobertura arbórea da UMD, os dados de JRC TMF usam imagens Landsat para mapear distúrbios florestais anualmente na escala de pixels de 30 metros. No entanto, há algumas diferenças importantes entre os conjuntos de dados. Leia nossa comparação detalhada aqui.  

Em geral, os dados de JRC TMF detectam uma área maior de distúrbios do que os dados de perda de florestas primárias tropicais da UMD porque sua classificação de degradação inclui distúrbios que não atendem à definição de perda usada nos dados da UMD, como o desmatamento de menos da metade da cobertura de árvores em um pixel de 30 metros ou distúrbios detectados em um período muito curto.  

Após separar a perda de floresta primária tropical devido a incêndios da UMD, uma vez que os incêndios são classificados como degradação florestal nos dados de JRC TMF, a estimativa de perda de floresta tropical primária não relacionada a incêndios da UMD em 2024 (3,5 milhões de hectares) é maior, mas de magnitude semelhante à estimativa de desmatamento total do JRC (3,1 milhões de hectares). No entanto, é importante observar que a distinção entre os dados de degradação e de desmatamento de 2024 do JRC TMF ainda não está totalmente consolidada porque o tempo decorrido é insuficiente para confirmar a recuperação da floresta pós-distúrbio ou a permanência do distúrbio.  

Apesar disso, as tendências nos dois conjuntos de dados estão, de modo geral, alinhadas nos últimos anos, inclusive em 2024. A comparação do total de distúrbios florestais entre os dois conjuntos de dados mostra que ambos estimam um grande aumento nos distúrbios entre 2023 e 2024; os dados de JRC TMF registraram um aumento de 78% no total de distúrbios florestais nos trópicos, semelhante ao aumento de 80% observado nos dados de perda de florestas primária da UMD.  

Distúrbios florestais da UMD e do JRC nos trópicos úmidos 

Por que nos concentramos nos trópicos?

Em nossa análise dos dados da UMD, nós nos concentramos principalmente na perda de cobertura arbórea em florestas primárias tropicais úmidas, pois as florestas tropicais sofrem a grande maioria (94%) do desmatamento mundial, e a perda nessas áreas tem impactos enormes sobre a biodiversidade e o armazenamento de carbono. Mesmo que essas perdas acabem sendo revertidas, levará décadas para que esses habitats e estoques de carbono se recuperem, e poderá ocorrer uma perda permanente de biodiversidade. 

As melhorias nos dados ao longo do tempo podem afetar a comparabilidade entre os anos 

Ajustes de algoritmo e melhores dados de satélite melhoraram o conjunto de dados de perda de cobertura arbórea ao longo do tempo. O algoritmo original usado para mapear a perda de cobertura arbórea foi aprimorado em atualizações subsequentes para os anos de 2011 a 2014 e de 2015 em diante, e o Landsat 8 foi incorporado em 2013, que tem um sensor aprimorado que pode resolver melhor os recursos no solo. Juntos, esses aprimoramentos resultaram em uma maior sensibilidade na detecção de mudanças, como a extração seletiva de madeira, o cultivo de rotação em pequena escala e os incêndios. As variações na disponibilidade de imagens de satélite (que, em geral, aumentaram ao longo do tempo) também significam que há inconsistências na qualidade e no número de imagens disponíveis para capturar dados a cada ano.  

Para resolver essas inconsistências, nós: 

• Concentramos nossa análise nas tendências pós-2015, uma vez que houve mudanças mínimas nos métodos e nos dados de satélite desde então. 
• Avaliamos a média móvel de três anos para interpretar as tendências de longo prazo. 
• Desconsideramos o aumento da perda pós-2012 em locais que provavelmente serão afetados por essas mudanças, como a África Central. 

Este ano, assim como no ano passado, o algoritmo de detecção de perda usado pela Universidade de Maryland para criar o conjunto de dados de perda de cobertura arbórea foi complementado por informações do conjunto de dados de distúrbios da terra do DIST-ALERT. Mudanças da última estação às vezes são perdidas nos dados de perda de cobertura arbórea devido a dados de satélite insuficientes e cobertura de nuvens e são atribuídos ao ano seguinte. As composições anuais do DIST-ALERT mostraram áreas de perda de cobertura arbórea que originalmente não haviam sido detectadas pelos dados de perda de cobertura arbórea, incluindo incêndios no final da estação em florestas boreais e mineração recente, e elas foram revisadas manualmente e incluídas para 2024.